数字图像处理期末论文

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1、数字图像处理题目成绩专业课程名称、代码年级姓名学号时间年月彩色图像分割10数字图像处理摘　要　由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用,为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解,因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,即先对各种颜色空间进行简单介绍,然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技

2、术进行综述,并比较了它们的优缺点,通过比较发现模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题,因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。关键词　彩色图像分割　颜色空间　直方图阈值化　边缘检测　模糊方法　神经网络目录10数字图像处理基于MATLAB工具箱的数字图像处理技术11引言32MATLAB图像处理工具箱及数字图像处理基本过程简介32.1.常用图像操作42.2.图像增强功能:42.3.边缘检测和图像分割功能52.4.图像变换功能53MATLAB图像处理工具箱运用实例53.1对灰度图进行直方图均衡化处理73.2灰度调整83.3灰度图像

3、平滑与锐化处理84结论10参考文献1010数字图像处理1引言MATLAB语言是由美国MathWorks公司推出的计算机软件，经过多年的逐步发展与不断完善，现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征。MathWorks公司针对不同领域的应用，推出了信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、小波分析、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、优化设计、统计分析、财政金融

4、、样条、通信等30多个具有专门功能的工具箱，这些工具箱是由该领域内的学术水平较高的专家编写的，无需用户自己编写所用的专业基础程序，可直接对工具箱进行运用。同时，工具箱内的函数源程序也是开放性的，多为M文件，用户可以查看这些文件的代码并进行更改，MALAB支持用户对其函数进行二次开发，用户的应用程序也可以作为新的函数添加到相应的工具箱中。MATLAB中的数字图像是以矩阵形式表示的，这意味着MATLAB强大的矩阵运算能力用于图像处理非常有利，矩阵运算的语法对MATLAB中的数字图像同样适用。本文对MATLAB图像处理工具箱进行探索及应用

5、，实验证明该软件功能强大，语言简洁易学，人机界面友好，工具箱具有丰富的技术支持并集成了该领域专家的智慧，应用简单而效果良好。2MATLAB图像处理工具箱及数字图像处理基本过程简介数字图像处理工具箱函数包括以下15类:⑴、图像显示函数;⑵、图像文件输入、输出函数;⑶、图像几何操作函数;⑷、图像像素值及统计函数;⑸、图像分析函数;⑹、图像增强函数;⑺、线性滤波函数;⑻、二维线性滤波器设计函数;⑼、图像变换函数;⑽、图像邻域及块操作函数;⑾、二值图像操作函数;⑿、基于区域的图像处理函数;⒀、颜色图操作函数;⒁、颜色空间转换函数;⒂、图像类

6、型和类型转换函数。MATLAB图像处理工具箱支持四种图像类型，10数字图像处理分别为真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像，由于有的函数对图像类型有限制，这四种类型可以用工具箱的类型转换函数相互转换。MATLAB可操作的图像文件包括JPG、HDF、JPEG、PCX、TIFF、XWD等格式。下面就图像处理的基本过程讨论工具箱所实现的常用功能。2.1.常用图像操作图像的读写与显示操作:用imread()读取图像，imwrite()输出图像，把图像显示于屏幕有imshow()，image()等函数。imcrop()对图像进行裁剪，图像

7、的插值缩放可用imresize()函数实现，旋转用imrotate()实现。2.2.图像增强功能:图像增强是数字图像处理过程中常用的一种方法，目的是采用一系列技术去改善图像的视觉效果或将图像转换成一种更适合于人眼观察和机器自动分析的形式。常用的图像增强方法有以下几种:1)灰度直方图均衡化均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节看不清楚，采用直方图修整可使原图像灰度集中的区域拉开或使灰度分布均匀，从而增大反差，使图像的细节清晰，达到增强目的。直方图均衡化可用histeq()函数实现。2)灰度

8、变换法照片或电子方法得到的图像，常表现出低对比度即整个图像偏亮或偏暗，为此需要对图像中的每一像素的灰度级进行标度变换，扩大图像灰度范围，以达到改善图像质量的目的。这一灰度调整过程可用imadjust()函数实现。3)平滑与锐化滤波平滑